局部色调映射

抽象概念-----色调映射运算将高动态范围图像在低动态范围显示设备例如监视器、印刷品上显示。本篇文章中，我们描述了一种局部色调映射的运算法则，高动态范围输入利用K-means算法和一种自动设置的各个分开区域的显示伽马参数。

导言

色调映射（色调映射）算法是一种方法，映射现实世界中的亮度与高动态范围（高动态范围）与有限的动态范围的显示设备的亮度。这是高动态范围，[0，∞），辐射图映射到有限的动态范围，例如，[0，1）[0，255）由色调映射算法。色调映射算法用于压缩的对比度，同时保持颜色与高动态范围的辐射图的比例和细节。近年来，各种色调映射算法已经提出了压缩动态范围的图像或视频，而保留细节组成部分[1，2]。为了加强的对比度，色彩和细节部分，已开发各种色调映射算法，但有时假的颜色在色调映射图像出现[3-6]。准备显示彩色图像的亮度动态范围压缩和色彩校正进行颜色比之间的亮度（L）和颜色分量（R，G和B）的辐射图（映射图）。

为了提高有限的动态范围的显示设备上的对比度、色彩和细节，各种色调映射算法被开发出来。各种色调映射算法分为全局和局部的亮度压缩方法。全局色调映射应用到每一个像素的图像[6-14]相同的色调映射曲线。他们很简单、快速，因为对于每个像素使用了相同的映射曲线，独立于辐射图中的相邻像素。它们包括对数变换，伽玛校正，直方图均衡化，线性映射[13]。大多数全局色调映射算法具有非线性映射功能，根据人类视觉系统（HVS）的[6-14]。局部色调映射算法

[6，15-23]在图像的不同区域使用不同的色调映射曲线。段魁的算法，形成一个新的阶调再现曲线和压缩高动态范围图像，以加强局部的对比[15]。ICAM算法，一个新的外观形象模型，采用空间滤波边缘保持与人类视觉感光响应函数在双处理框架[16]。这些方法是不够的，以提高对比度，代表颜色，并减少光环效应。以前的工作在亮点区域（突出区域）产生假轮廓。

色彩校由全局映射执行[3-7]。以前的色彩校正方法产生的颜色比保存的色调，色彩饱和度控制的非线性和线性映射的彩色图像。里克提出了色彩校正方法来保存颜色的比率。后来在许多色调映射算法中，使用非线性色彩校正功能，以控制色彩饱和度[4，6，19，21]。mantiuk 等人提出了一种线性的色彩校正功能（函数），保持原始图像的颜色后色调映射。线性色彩校正方法扭曲的色调，但是相对于非线性色彩校正功能（函数）更好地保留亮度。

本文提及的色调映射算法使用利用压缩的辐射图亮度计算的的局部的自适应伽玛值进行自动色彩校正。在拟议色调映射算法，亮度分量的高动态范围辐射图双边过滤器过滤。根据双边过滤的亮度，图像被分为使用K-means算法的区域，然后使用各区域的平均值确定显示器的伽玛值。提及的色调映射算法，提高了局部的对比度和抑制，如晕神器，假彩色，假轮廓的工件。显示色调映射曲线的伽玛值是考虑局部区域的平均值，自动选择。

本文的其余部分安排如下：第二节提出了色调映射算法，使用K-means算法，在图像分割成K集群上根据双边筛选亮度。三套低

动态范围（LDR）的图像是在第三节，提及的色调映射算法的有效性的实验结果。最后，第四节结束的文件。

二。提出的算法

提及的色调映射算法构造的色调映射图像输入，这是一个高动态范围辐射图。要生成的高动态范围辐射图，我们使用Debevec和马利克的算法[24]和使用三个不同曝光的LDR图像。

图1显示了的拟议色调映射算法框图。输入，高动态范围辐射图，CIN 是使用三幅低度，中度，过度曝光的LDR图像生成。高动态范围辐射图CIN用于局部色调映射自动语音压缩块。每块在下面的小节描述。

A.初始分组

图2利用嘉年华的LDR图像显示了提及的色调映射算法的步骤（过程、程序，procedure），。图2（a）显示三幅低度、中度、过度曝光的LDR 图像（曝光时间：1/45秒，1/2，1/3秒，光圈：F /6，ISO：400，大小：3072×2048），其中LDR中暴露的形象是一个参考的LDR图像。图2（b）说明输入和其直方图的亮度。在高动态范围输入的亮度是表示浮点值（floating-point values）。

在提及的色调映射算法，高动态范围辐射图的亮度分量被双边滤波器过滤，然后作为一个初步的全局映射由对数函数进行映射。为了维持边缘平滑，双边滤波器认为不仅在空间域的邻近像素之间的几何接近，而且在强度域的强度相似[25]。

双边过滤亮度~L被定义为

s r ~in in in q 1p =

p-q p -q q k p L G G L L L ∈Ωσσ∑（）（）（（）（））（）（） ~L 表示输入的亮度定义，G 代表高斯函数，Ω标志着相邻像素的中心像素在P 组，下标的s σ和r σ表示高斯权函数在空间域和强度域的标准偏差。 正规化期限k （p ）被定义为

s r in in q k p =p-q p -q G G L L ∈Ωσσ∑（）（）（（）（））

边缘保持平滑的双边滤波器。

图2（c ）显示输入和其直方图的双边滤波亮度。强度σs 和σR 在实验中分别设置为2和80。双边滤波的亮度（图2（c ））的直方图比没有双边滤波（图2（b ））的亮度的直方图更加广大。也就是说，双边滤波直方图拉伸，而边缘保留效果。

首先，提及的色调映射算法利用一个简单的全局色调映射来增强全局对比度，然后使用局部色调映射。全局首次双边过滤亮度映射由

~

out p =log q L L （）（（））执行 Log （·）表示对数函数是用近似非线性全局色调映射考虑HVS 的。 对数函数被用于不同的reninex 算法[26，27]。在这里提及是为了加强全局在初始全局映射中的过滤亮度的全局对比。使用对数函数的初始全局映射压缩过滤亮度非均匀映射曲线。其输入输出特性表明映射值（过滤的亮度，在图2（C ）），密集分布在小的亮度值范围和粗略分布在其他范围内。图2（d ）显示最初的全局映射的亮度out L 和其直方图。然而，最初的全局映射的亮度out L 是不足以有效地代表的色调映射图像的局部对比度。

B.区域分组使用K-means 算法